Мовники все частіше використовують штучний інтелект та машинне навчання, щоб розкрити цінність, приховану у їхніх великих бібліотеках контенту, та створити інноваційні джерела доходів. Ця зміна відбувається на тлі трансформації традиційних моделей реклами, а компанії з медіа стикаються зі зростаючим тиском ефективно монетизувати контент на різних платформах. Ці системи ШІ, здатні аналізувати поведінку глядачів та автоматизувати управління контентом, є важливими інструментами у навігації по цьому еволюціонуючому ландшафту.

Основна мета цієї технології – максимізувати дохід від існуючого контенту, одночасно адаптуючись до еволюції звичок глядачів та змін у вимогах рекламодавців. “ШІ дозволяє мовникам оптимізувати генерацію доходів за межами традиційних моделей реклами та підписки,” – сказав Зенал Такаре, старший віце-президент з архітектури корпоративних рішень в Ateliere. “Від персоналізації реклами до контенту, створеного ШІ, ШІ розкриває нові можливості монетизації та комерційні моделі.”

Багато мовників мають значний невикористаний потенціал у своїх бібліотеках контенту. Системи ШІ тепер здатні ідентифікувати та категоризувати цей матеріал у величезному масштабі, дозволяючи медіа-компаніям значно ефективніше виявляти відповідний контент. “Здатність ШІ ефективно та точно шукати, позначати та категоризувати контент може бути використана для того, щоб виявляти контент, який точно відповідає індивідуальним уподобанням глядачів, і який інакше міг би залишитися прихованим,” – зазначив Стефан Ледерер, генеральний директор та співзасновник Bitmovin.

Цей автоматизований аналіз контенту виходить за рамки простої категоризації. Мовники тепер використовують ШІ для ідентифікації можливостей повторного використання контенту, створення тематичних програмних пакетів та ювілейних спецпрограм з архівного матеріалу без значних витрат на виробництво. Це особливо цінно для безкоштовних каналів потокового телебачення з рекламою (FAST), де рішення щодо програмування безпосередньо впливають на доходи від реклами. Системи ШІ аналізують моделі перегляду на FAST-каналах для оптимізації планування та створення тематичних каналів, дозволяючи мовникам ідентифікувати високопродуктивний контент та коригувати стратегії відповідно до поведінки глядачів.

На рівні окремого глядача ШІ обробляє безліч точок даних для уточнення рекомендацій щодо контенту, що являє собою перехід від широкого цільового охоплення демографічних груп до персоналізованого досвіду. “Аналізуючи величезні обсяги даних, ШІ гарантує, що глядачі отримують контент, який їм найбільше подобається, підтримуючи їхню залученість та зменшуючи відтік,” – пояснила Кеті Клінгер, головний маркетинг-офіцер Brightcove.

Вплив ШІ поширюється за межі пошуку контенту, перетворюючи також стратегії реклами. Сучасні системи аналізують контент у реальному часі, дозволяючи контекстуальне розміщення реклами, що раніше було неможливо з традиційними методами. “Контекстуальна реклама ШІ аналізує відео- та аудіоконтент, щоб надавати гіперперсоналізовану рекламу глядачам на основі контенту, який вони переглядають, що призводить до більших доходів від реклами,” – додав Ледерер. Ці системи також оптимізують час розміщення реклами, аналізуючи моделі залучення користувачів. “Якщо поєднати контекстуальну рекламу ШІ з прогнозною аналітикою, можна прогнозувати залучення користувачів та показники конверсії в різних точках відео, щоб рекламу можна було розміщувати тоді, коли глядач має найбільшу ймовірність конверсії,” – пояснив Ледерер.

Застосування технології також охоплює управління запасами та ціноутворення. Дейв Дембовські, старший віце-президент з глобальних продажів в Operative, заявив, що мовники використовують ШІ для оптимізації розподілу запасів. “ШІ може допомогти мовникам знати, що продавати заздалегідь, за якою ціною та які запаси потрібно залишити, виходячи з ймовірного попиту ближче до доставки,” – сказав він.

Оскільки звички перегляду продовжують розвиватися, аналіз ШІ надає мовникам детальний уявлення про поведінку глядачів, що призводить до нових моделей доходів, які виходять за межі традиційної реклами. “Стратегії монетизації, які займуть передні місця з ШІ, включають ліцензування контенту та оптимізацію дистрибуції, спонсорство та інтеграцію брендів, цільові підписки та платні перегляди та пакетні моделі, все це визначається аналітикою аудиторії, поведінковим таргетингом та прогнозною аналітикою,” – передбачив Такаре.

Навіть управління правами, традиційно дуже трудомісткий процес, тепер отримує переваги від автоматизації ШІ. “Завдяки ШІ мовники можуть автоматизувати багато ручних та трудомістких завдань, пов’язаних з цими процесами, такими як аналіз контрактів, моніторинг використання контенту в режимі реального часу для забезпечення дотримання прав та аналіз даних для виявлення потенційних порушень,” – зазначив Ледерер.

Незважаючи на переваги, залишаються значні проблеми впровадження. Ян Кай, генеральний директор та президент VisualOn, виділив “високі витрати на впровадження, складність інтеграції ШІ з існуючими робочими процесами та брак технічної експертизи серед співробітників” як основні перешкоди. Проблеми конфіденційності даних та побудова довіри до систем ШІ створюють додаткові перешкоди. Успіх вимагає значних інвестицій як у технології, так і у розвиток персоналу. “Організації повинні культивувати культуру безперервного навчання, забезпечуючи команди навичками ефективного використання інструментів ШІ, одночасно розуміючи етичні аспекти та нормативно-правові рамки, які регулюють їх використання,” – наголосила Клінгер.

Підсумовуючи, у міру того, як телевізійна галузь продовжує свою еволюцію, інструменти ШІ надають медіа-компаніям можливості розробляти стратегії монетизації, які адаптуються до змін у поведінці глядачів, одночасно підтримуючи ефективність реклами та зберігаючи цінність їхнього контенту. Вплив технології охоплює всю екосистему мовлення, від пошуку контенту до розміщення реклами, що свідчить про значні зміни, які чекають на стратегії монетизації медіа.